MLlib：主要指南MLlib：基于RDD的API指南基本统计数据源管道提取，转换和选择功能分类和回归聚类协同过滤频繁模式挖掘模型选择和调整高级主题数据类型基本统计分类和回归协同过滤聚类维度降低特征提取和转换频繁模式挖掘评估指标PMML模型导出优化（开发人员） MLlib：主要指南 基本统计 关联假设检验累积器 数据源 图像数据源 管道 管道中的主要概念 DataFrame管道组件 TransformersEstimators管道组件的属性 管道 这个怎么运作细节 参数ML持久性：保存和加载管道 ML持久性的向后兼容性 代码示例 示例：Estimator，Transformer和Param示例：管道型号选择（超参数调整） 提取，转换和选择功能分类和回归聚类协同过滤频繁模式挖掘模型选择和调整高级主题 MLlib：基于RDD的API指南 数据类型基本统计分类和回归协同过滤聚类维度降低特征提取和转换频繁模式挖掘评估指标PMML模型导出优化（开发人员） 基本统计数据源管道提取，转换和选择功能分类和回归聚类协同过滤频繁模式挖掘模型选择和调整高级主题数据类型基本统计分类和回归协同过滤聚类维度降低特征提取和转换频繁模式挖掘评估指标PMML模型导出优化（开发人员）
